R&D Intensity in the Brazilian Industry: Some Distributional Regularities

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Façanha, Luís Otávio
Data de Publicação: 2009
Outros Autores: Resende, Marcelo
Tipo de documento: Artigo
Idioma: eng
Título da fonte: Revista Brasileira de Inovação (Online)
Texto Completo: https://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/rbi/article/view/8648900
Resumo: Previous empirical results on the determinants of R&D intensity have indirectly suggested the relevance of unobserved R&D-related capabilities. Cohen and Klepper (1992) have developed a probabilistic model that is able to conform with well known stylized facts on the R&D intensity distribution such as clustering around zero, unimodality and positive skewness and generates well defined predictions about the correlation between the different distribution moments (mean, variance, coefficient of variation and skewness). The evidence for 3-digits sectors of the manufacturing industry in São Paulo is to a great extent consistent with the referred theoretical model.
id UNICAMP-9_3e4b98fa72e578e17768041d132c6398
oai_identifier_str oai:ojs.periodicos.sbu.unicamp.br:article/8648900
network_acronym_str UNICAMP-9
network_name_str Revista Brasileira de Inovação (Online)
repository_id_str
spelling R&D Intensity in the Brazilian Industry: Some Distributional RegularitiesR&D Intensity in the Brazilian Industry: some distributional regularitiesR&D IntensityDistributionC16L60O32Intensidade de pesquisa e desenvolvimento. Distribuição.C16L60O32Previous empirical results on the determinants of R&D intensity have indirectly suggested the relevance of unobserved R&D-related capabilities. Cohen and Klepper (1992) have developed a probabilistic model that is able to conform with well known stylized facts on the R&D intensity distribution such as clustering around zero, unimodality and positive skewness and generates well defined predictions about the correlation between the different distribution moments (mean, variance, coefficient of variation and skewness). The evidence for 3-digits sectors of the manufacturing industry in São Paulo is to a great extent consistent with the referred theoretical model.Resultados empíricos anteriores sobre os determinantes da intensidade em P&D têm sugerido indiretamente a relevância de competências não observadas relacionadas a P&D. Cohen e Klepper (1992) desenvolveram um modelo probabilístico que é capaz de ser consistente com fatos estilizados bem conhecidos acerca da distribuição de P&D tais como agrupamento em torno de zero, unimodalidade e assimetria positiva e gera previsões bem definidas sobre a correlação entre os diferentes momentos da distribuição (média, variância, coeficiente de variação e assimetria). A evidência para setores a 3-dígitos da indústria de transformação em São Paulo é em grande parte consistente com o referido modelo teórico.Universidade Estadual de Campinas2009-08-17info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPesquisa empíricaapplication/pdfhttps://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/rbi/article/view/864890010.20396/rbi.v3i2.8648900Revista Brasileira de Inovação; Vol. 3 No. 2 (2004): jul./dez.; 309-321Revista Brasileira de Inovação; Vol. 3 Núm. 2 (2004): jul./dez.; 309-321Revista Brasileira de Inovação; v. 3 n. 2 (2004): jul./dez.; 309-3212178-2822reponame:Revista Brasileira de Inovação (Online)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPenghttps://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/rbi/article/view/8648900/15446Copyright (c) 2018 Revista Brasileira de Inovaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessFaçanha, Luís OtávioResende, Marcelo2017-05-10T11:21:03Zoai:ojs.periodicos.sbu.unicamp.br:article/8648900Revistahttps://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/rbiPUBhttps://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/rbi/oai||rbi@ige.unicamp.br2178-28221677-2504opendoar:2017-05-10T11:21:03Revista Brasileira de Inovação (Online) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
dc.title.none.fl_str_mv R&D Intensity in the Brazilian Industry: Some Distributional Regularities
R&D Intensity in the Brazilian Industry: some distributional regularities
title R&D Intensity in the Brazilian Industry: Some Distributional Regularities
spellingShingle R&D Intensity in the Brazilian Industry: Some Distributional Regularities
Façanha, Luís Otávio
R&D Intensity
Distribution
C16
L60
O32
Intensidade de pesquisa e desenvolvimento. Distribuição.
C16
L60
O32
title_short R&D Intensity in the Brazilian Industry: Some Distributional Regularities
title_full R&D Intensity in the Brazilian Industry: Some Distributional Regularities
title_fullStr R&D Intensity in the Brazilian Industry: Some Distributional Regularities
title_full_unstemmed R&D Intensity in the Brazilian Industry: Some Distributional Regularities
title_sort R&D Intensity in the Brazilian Industry: Some Distributional Regularities
author Façanha, Luís Otávio
author_facet Façanha, Luís Otávio
Resende, Marcelo
author_role author
author2 Resende, Marcelo
author2_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Façanha, Luís Otávio
Resende, Marcelo
dc.subject.por.fl_str_mv R&D Intensity
Distribution
C16
L60
O32
Intensidade de pesquisa e desenvolvimento. Distribuição.
C16
L60
O32
topic R&D Intensity
Distribution
C16
L60
O32
Intensidade de pesquisa e desenvolvimento. Distribuição.
C16
L60
O32
description Previous empirical results on the determinants of R&D intensity have indirectly suggested the relevance of unobserved R&D-related capabilities. Cohen and Klepper (1992) have developed a probabilistic model that is able to conform with well known stylized facts on the R&D intensity distribution such as clustering around zero, unimodality and positive skewness and generates well defined predictions about the correlation between the different distribution moments (mean, variance, coefficient of variation and skewness). The evidence for 3-digits sectors of the manufacturing industry in São Paulo is to a great extent consistent with the referred theoretical model.
publishDate 2009
dc.date.none.fl_str_mv 2009-08-17
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Pesquisa empírica
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/rbi/article/view/8648900
10.20396/rbi.v3i2.8648900
url https://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/rbi/article/view/8648900
identifier_str_mv 10.20396/rbi.v3i2.8648900
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.relation.none.fl_str_mv https://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/rbi/article/view/8648900/15446
dc.rights.driver.fl_str_mv Copyright (c) 2018 Revista Brasileira de Inovação
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Copyright (c) 2018 Revista Brasileira de Inovação
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual de Campinas
publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual de Campinas
dc.source.none.fl_str_mv Revista Brasileira de Inovação; Vol. 3 No. 2 (2004): jul./dez.; 309-321
Revista Brasileira de Inovação; Vol. 3 Núm. 2 (2004): jul./dez.; 309-321
Revista Brasileira de Inovação; v. 3 n. 2 (2004): jul./dez.; 309-321
2178-2822
reponame:Revista Brasileira de Inovação (Online)
instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron:UNICAMP
instname_str Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron_str UNICAMP
institution UNICAMP
reponame_str Revista Brasileira de Inovação (Online)
collection Revista Brasileira de Inovação (Online)
repository.name.fl_str_mv Revista Brasileira de Inovação (Online) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.mail.fl_str_mv ||rbi@ige.unicamp.br
_version_ 1800216953266110464